摘要
本发明涉及智能语音交互技术领域,公开了一种骨质疏松治疗仪的智能语音交互方法,旨在提升设备的便捷性和用户体验。该方法通过获取用户语音交互数据,利用意图识别模型识别用户意图,并基于深度强化学习A3C算法构建的对话管理模型生成治疗仪响应策略。系统将响应策略转换为语音输出,为用户提供高效、智能的交互体验。本发明的对话管理模型采用包含多轮对话场景的对话数据集进行训练,确保准确理解用户意图并给出恰当响应。通过智能语音交互,用户可轻松了解治疗原理、操作流程及治疗效果等信息,显著提高设备的易用性和用户满意度。本发明不仅简化了骨质疏松治疗仪的操作流程,还通过深度强化学习技术提升了语音交互的智能化水平。
技术关键词
智能语音交互方法
骨质疏松治疗仪
多轮对话场景
意图识别模型
卷积循环神经网络
长短期记忆网络
智能语音交互技术
自动语音识别系统
深度强化学习技术
策略
文本转换技术
深度学习结构
数据
语音输入信息
识别用户意图